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Nous recherchons pour l'un de nos clients un Data Engineer. Missions : En tant que Data Engineer, vous serez en charge de : Concevoir, développer et maintenir des data pipelines robustes et scalables en Python Collecter, transformer et valoriser de grands volumes de données Mettre en œuvre des traitements géospatiaux et 3D (GDAL, PDAL ou équivalents) Participer à l’industrialisation des modèles de données dans des environnements MLOps (MLflow, Kubeflow) Orchestrer les workflows data via des outils tels que Argo ou Prefect Déployer et exploiter les solutions dans des environnements Docker / Kubernetes Intervenir sur des plateformes Cloud (AWS, GCP ou Azure) Collaborer étroitement avec les équipes Data Science, DevOps et Métiers Participer aux bonnes pratiques data : qualité, performance, sécurité et observabilité

Bonjour, je suis à la recherche d'un MLOPS Azure dont vous trouverez la fiche de poste ci-desous: iche de Poste : Expert DevOps Azure / MLOps Intitulé du poste : Expert DevOps Azure spécialisé en MLOps (Machine Learning Operations) Contexte & Objectif Airbus recherche un profil à forte expertise DevOps Azure appliquée à des projets Machine Learning en production. L’objectif est de mettre en place et industrialiser des pipelines CI/CD robustes et sécurisés pour le déploiement de modèles ML dans des environnements fortement contraints. Missions principales Concevoir, mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD sous Azure DevOps pour des projets Machine Learning. Gérer les changements d’environnements (dev → test → prod) dans des contextes hautement sécurisés . Déployer des solutions de Machine Learning en production avec des flux CI/CD éprouvés et opérationnels. Automatiser les processus de packaging, versioning et déploiement des modèles ML. Intégrer les bonnes pratiques MLOps (monitoring, retraining, gouvernance des modèles). Collaborer avec les équipes Data Science, Sécurité et Infrastructure pour garantir la conformité et la performance. Assurer la traçabilité et la gestion des artefacts (datasets, modèles, configurations).